终面倒计时10分钟：候选人用`asyncio`与`aiohttp`重构阻塞代码，P8考官追问性能对比-优快云博客

场景设定

在终面的最后10分钟，候选人小明面对P8级别的考官，迎来了一个极具挑战性的问题。考官决定通过一个实际的性能优化问题，全面考察小明的技术深度和解决问题的能力。

第一轮：面试官提问

面试官：小明，最近我们团队遇到了一个棘手的问题。我们的一个服务需要频繁调用外部API，但每次调用都会阻塞线程，导致整体性能下降。假设你负责这个模块，你会如何使用 asyncio 和 aiohttp 来重构这段阻塞代码，提升系统性能？

第二轮：小明回答

小明：哦，这个问题我有点经验！之前我在项目中也遇到过类似的情况。简单来说，我们可以用 asyncio 和 aiohttp 来实现异步请求，这样每个API调用都不会阻塞其他任务。我来画一个简单的对比图：

# 阻塞代码示例
import requests
import time

start = time.time()

# 假设有三个API需要调用
responses = []
for url in ["http://api.example.com/1", "http://api.example.com/2", "http://api.example.com/3"]:
    response = requests.get(url)
    responses.append(response.json())

end = time.time()
print(f"阻塞耗时: {end - start} 秒")

这段代码会一个接一个地调用API，非常浪费时间。我们可以用 asyncio 和 aiohttp 重构：

import asyncio
import aiohttp
import time

async def fetch(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

async def main():
    start = time.time()
    urls = ["http://api.example.com/1", "http://api.example.com/2", "http://api.example.com/3"]
    tasks = [fetch(url) for url in urls]
    responses = await asyncio.gather(*tasks)
    end = time.time()
    print(f"异步耗时: {end - start} 秒")
    return responses

# 运行异步主函数
asyncio.run(main())

通过 asyncio.gather，我们可以并行执行多个API请求，大大减少了等待时间。这样，整个服务的响应速度就能显著提升！

第三轮：面试官追问

面试官：非常好！你的重构思路很清晰。不过，我想进一步了解一下，你提到的 asyncio 和 multiprocessing 在这种场景下的性能差异是怎样的？还有，aiohttp 和 requests 在高并发场景下的表现对比又是如何？

第四轮：小明回答

小明：嗯……这个问题有点复杂，但我可以试着分析一下。

1. `asyncio` vs. `multiprocessing`

asyncio：
- 适合场景：I/O 密集型任务（如网络请求、文件读写）。
- 优势：线程切换开销小，适合处理大量并发的 I/O 操作。
- 劣势：不能利用多核 CPU，因为 Python 的 GIL（全局解释器锁）限制了多线程的并行执行。
multiprocessing：
- 适合场景：CPU 密集型任务（如复杂的计算、图像处理）。
- 优势：可以利用多核 CPU，适合并行执行任务。
- 劣势：进程间通信开销较大，不适合频繁的 I/O 操作。

在我们的场景中，API 调用属于 I/O 密集型任务，所以 asyncio 更适合。如果任务是 CPU 密集型的，比如需要大量计算，那么 multiprocessing 会更有优势。

2. `aiohttp` vs. `requests`

aiohttp：
- 特点：异步 HTTP 客户端，基于 asyncio 实现。
- 优势：支持高并发，适合处理大量并发请求。
- 劣势：需要异步编程能力，代码稍微复杂。
requests：
- 特点：同步 HTTP 客户端。
- 优势：简单易用，适合单线程任务。
- 劣势：阻塞式调用，不适合高并发场景。